Ce cours pratique guide les apprenants dans la mise en œuvre pratique des opérations de base de données MongoDB à l'aide de Python et PyMongo dans le contexte d'un système de gestion de restaurant. Structuré en deux modules axés sur l'application, le cours permet aux apprenants de construire des bases de données, d'insérer et de filtrer des données en utilisant une logique du monde réel, et d'exécuter efficacement des opérations CRUD. Le module 1 présente aux apprenants la configuration de l'environnement, l'intégration de PyMongo et les méthodes pour développer et alimenter des collections en utilisant des insertions en vrac et transactionnelles. Dans le module 2, les apprenants appliqueront des opérations de filtrage avancées en utilisant des opérateurs logiques et de comparaison, transformeront des données documentaires non structurées en vues tabulaires structurées et effectueront des suppressions de données pour maintenir l'intégrité des ensembles de données dynamiques. À la fin du cours, les apprenants seront en mesure de concevoir, de manipuler et de structurer des bases de données NoSQL de manière programmatique avec PyMongo, en démontrant les meilleures pratiques en matière de conception de bases de données, d'hygiène des données et de structuration des requêtes - des compétences clés pour le développement d'un backend dans le monde réel.


Étude de cas PyMongo - Système de gestion des restaurants
Ce cours fait partie de Spécialisation Python NoSQL Ingénieur de données avec MongoDB

Instructeur : EDUCBA
Inclus avec
(13 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Développement web back-end
- Catégorie : Maintenance des données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Conception de la base de données
- Catégorie : MongoDB
- Catégorie : NoSQL
- Catégorie : Bases de données
Détails à connaître

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juillet 2025
6 devoirs
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 2 modules dans ce cours
Ce module présente aux apprenants la configuration fondamentale d'un environnement Python-MongoDB utilisant PyMongo pour un système de gestion de restaurant. Il commence par expliquer les objectifs du projet, suivi d'une démonstration de l'installation des outils nécessaires, de l'établissement d'une connexion à la base de données et de la structuration de l'application. Les apprenants passent ensuite à la création d'objets MongoDB tels que les bases de données, les collections et les documents, et à l'exécution d'une population de données efficace grâce à des méthodes de chargement en vrac, y compris le travail avec des fichiers JSON externes. Le module garantit que les apprenants acquièrent les compétences nécessaires pour préparer et alimenter un système backend basé sur MongoDB pour des applications du monde réel.
Inclus
8 vidéos3 devoirs
Ce module dote les apprenants des compétences nécessaires pour manipuler, structurer et gérer les données en cours d'utilisation MongoDB à l'aide de PyMongo. Il commence par l'insertion de données en temps réel ou transactionnelles, suivie d'une plongée en profondeur dans le filtrage des données à l'aide de divers opérateurs MongoDB et de conditions logiques. Les apprenants apprendront également à transformer des données documentaires non structurées en un format tabulaire structuré pour une meilleure visualisation et un meilleur reporting. Le module se termine par des techniques de suppression de données, aidant les apprenants à maintenir et à nettoyer efficacement les ensembles de données dans un environnement de base de données en direct.
Inclus
6 vidéos3 devoirs
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Avis des étudiants
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Révisé le 14 nov. 2025
Loved how hands-on this case study was. It taught me exactly how to structure and query a database for a real application.
Révisé le 24 oct. 2025
Informative project for learning database handling with MongoDB. It demonstrates real-world data operations like CRUD, aggregation, and query optimization effectively.
Révisé le 17 sept. 2025
Practical PyMongo case study showcasing efficient restaurant data management.

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